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重审量化深度神经网络的隐私风险：4-8 bit 量化模型仍易受成员推断攻击
Revisiting Privacy Risks in Quantized Deep Neural Networks
AI 导读
一项针对量化深度神经网络（QNN）隐私风险的实证研究显示，4-8 bit 的实用量化级别对成员推断攻击（MIA）防护作用有限，量化模型与全精度模型同样脆弱；2-bit 激进量化虽能带来一定隐私收益，但以显著的效用下降为代价。
来源：arXiv · arxiv.org